本书对1999年的初版做了重大的改动。虽说核心概念没有变化，但本书进行了更新使其能反映过去5年里的变化，参考文献几乎翻了一番。新版的重要部分包括：30个新的技术章节；一个加强了的具有交互式界面的Weka机器学习工作平台；有关神经网络的完整信息，一个有关贝叶斯网络的新节；等等。
本书提供了机器学习概念的完整基础，此外还针对实际工作中应用相关工具和技术提出了一些建议，在本书中你将发现：
●成功数据挖掘技术的核心算法，包括历经考验的真实技术及前沿的方法。
●转换输入或输出以改善性能的方法。
●可下载的Weka软件??一个用于数据挖掘任务的机器学习算法的集合，包括用于数据预处理、分类、回归、聚类、关联规则以及在新的交互式界面上可视化的工具。
具体描述
读后感
这本书虽然标题是Data Mining，但是核心内容还是机器学习。我理解“数据挖掘”主要指的还是KDD，即基于数据库的知识发现。在这个领域，基本的方法是聚类和关联规则发现；而在机器学习领域，主要研究的是分类。 这本书的内容主要是分类，也有一部分聚类的内容，关联规则发现基...
评分国内教科书都是先进来源、历史、分类、发展、趋势等。外国人写的上来稍微介绍一下就像专业知识进军啦
评分这本dm的书啃完了，觉得有点这个书有点“偏见”，怎么理解呢 前面的东西不错哦，可是后半部分的Weka平台我个人觉得翻翻就行了，要学还不如看看spss的书呢，前面关于机器模型的建立的数学基础要求的不是很高，所以很适合一般没有学过随机过程的人看看，要是数学很牛的人，可以看...
评分作者可以说是享誉盛名，但是这本书写出来，基本上章法全无。理论和例子基本上没有几个是适合入门者的，加上翻译有些地方表意不清。初阶入门者看了的话，肯定一团迷雾。 评论太短了嘛？评论太短了嘛？评论太短了嘛？评论太短了嘛？评论太短了嘛？评论太短了嘛？评论太短了嘛？评...
评分这本书确实如所知道的那样，翻译得很水。很多一些概念的东西就像把你隔在某种屏障外，然后其实说的并不是那么枯燥的东西………… 本书主要还是介绍机器学习的，用这本书的目的就是为了了解weka中算法实现的思想。从这点出发这本书还算是比较值当的了，比官方的文档确实还是要精...
用户评价
需要用到的时候再参考吧
评分冲着Weka的大名
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评分需要用到的时候再参考吧
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